Ferramentas de código
Escolha um modelo para agentes de codificação
Compare modelos de codificação com base no trabalho, contexto, velocidade e orçamento que são importantes para você
Não existe um único melhor modelo de codificação. Um modelo que é excelente para um pequeno patch pode ser inadequado para uma alteração em todo o repositório, e os resultados de leaderboards não preveem quão bem ele seguirá suas próprias instruções e ferramentas.
Use a página de Modelos para obter IDs de modelos atuais, limites de contexto, formatos de API e preços do TokenLab. Não copie uma lista de recomendações permanente para sua configuração.
Combine o modelo com a tarefa
| Trabalho | O que mais importa |
|---|---|
| Pequenas edições e preenchimento automático | Respostas rápidas, baixo custo, seguimento confiável de instruções |
| Depuração | Leitura de logs e código em conjunto, teste de hipóteses, manter-se dentro do escopo |
| Revisão de código | Encontrar defeitos concretos sem inundar a revisão com especulações |
| Refatorações grandes | Contexto suficiente, alterações consistentes entre arquivos e uso robusto de ferramentas |
| Arquitetura | Trade-offs claros, evidências do repositório e bom raciocínio de longa duração |
Use um contexto menor para trabalhos focados, mesmo quando o modelo suportar uma janela muito grande. Mais contexto custa mais e pode ocultar o código relevante.
Compare candidatos em suas próprias tarefas
Escolha algumas tarefas reais que representem o trabalho que você realiza. Dê a cada candidato o mesmo estado de repositório, instruções, ferramentas e limite de tempo. Compare:
- se a alteração está correta e completa
- testes aprovados e regressões introduzidas
- arquivos ou códigos alterados desnecessariamente
- total de tokens e custo final no TokenLab
- tempo até um resultado utilizável
- com que frequência uma pessoa precisou corrigir o agente
Mantenha os resultados por tipo de tarefa. Um modelo pode ser seu melhor revisor, enquanto outro é melhor para implementação ou edições rápidas.
Mantenha as alterações de modelo visíveis
Defina o modelo explicitamente na ferramenta de codificação. Se sua aplicação oferecer um fallback, informe ao usuário quando o modelo mudar. Um fallback pode ter um preço, limite de contexto, formato de ferramenta ou estilo de saída diferente.
O formato da API também importa:
| Ferramenta ou necessidade do modelo | Formato | Base URL |
|---|---|---|
| Chat compatível com OpenAI | Chat Completions | https://api.tokenlab.sh/v1 |
| Eventos de resposta ou ferramentas | Responses | https://api.tokenlab.sh/v1 |
| Recursos do Claude Messages | Anthropic Messages | https://api.tokenlab.sh |
| Conteúdo e ferramentas do Gemini | Gemini | https://api.tokenlab.sh |
Verifique accepted_request_formats para o modelo selecionado em vez de inferir o formato pelo nome.
Guias de ferramentas de codificação
Claude Code
Use a API Anthropic Messages e uma chave de API do TokenLab.
Codex CLI
Configure a URL base do TokenLab e revise o suporte a Responses.
Cursor
Use as configurações personalizadas compatíveis com OpenAI do Cursor onde o BYOK é suportado.
OpenCode
Adicione o TokenLab como um provedor de modelo personalizado.
Para controles de custo, chaves de API separadas e comparação de uso, continue em Controlar custos de agentes de codificação.